設(shè)計調(diào)研是設(shè)計專業(yè)學(xué)生和設(shè)計師在信息時代需要掌握的一項基本技能,因此《設(shè)計調(diào)研(第2版)》全方位地就這一主題開展討論。首先定性地介紹了常用的數(shù)據(jù)采集方法,如觀察法、訪談法、問卷法、頭腦風(fēng)暴法、自我陳述法、實驗法等,然后闡述常用的調(diào)研分析方法,如數(shù)量對比分析、知覺圖、魚骨圖、卡片歸納法、情景法、人物角色法、故事板、可用性測試、A/B 測試、用戶點擊行為分析、流量、轉(zhuǎn)化率、跳出率、網(wǎng)站數(shù)據(jù)分析和大數(shù)據(jù)調(diào)研方法。最后《設(shè)計調(diào)研(第2版)》介紹了設(shè)計調(diào)研的一般流程,以及如何從設(shè)計調(diào)研到設(shè)計洞察,并且提供了兩個不同設(shè)計方向的教學(xué)案例:網(wǎng)站設(shè)計調(diào)研的案例來自阿里巴巴集團,是關(guān)于一個淘寶產(chǎn)品——淘寶指數(shù)的產(chǎn)生和迭代過程;環(huán)境藝術(shù)設(shè)計的案例來自上海交通大學(xué),是關(guān)于上海文化商廈的場地調(diào)研。
第二版新增阿里集團設(shè)計師孫予加的“3.3 基于大數(shù)據(jù)的調(diào)研和設(shè)計”,非常全面深入的大數(shù)據(jù)調(diào)研方法介紹。另外,在“3.5 場地空間設(shè)計調(diào)研與設(shè)計案例”中,更換了來自上海交大設(shè)計系陸可賢小組的關(guān)于“上海文化商廈的調(diào)研報告”,新的報告比第一版的報告增加了關(guān)于Persona 的調(diào)研分析。再版更新是對理念和技術(shù)在當(dāng)下時代的內(nèi)容的升級,反映了行業(yè)的進步。
《設(shè)計調(diào)研》是一個團隊協(xié)同的成果。作者來自各大高校和企業(yè)活躍在設(shè)計第一線的設(shè)計師:SAP、三星、阿里巴巴、騰訊、搜狐網(wǎng)、大眾點評網(wǎng)、上海交通大學(xué)、南京藝術(shù)學(xué)院等。本書各章節(jié)的大量案例引用了高校課堂作業(yè)和企業(yè)的實際產(chǎn)品,它們與時下的設(shè)計理念緊密結(jié)合。
戴力農(nóng),上海交通大學(xué)設(shè)計系副教授,南京林業(yè)大學(xué)家具設(shè)計與工程專業(yè)在讀博士,同濟建筑碩士,上海交大工業(yè)設(shè)計學(xué)士。曾任UXPA·中國理事。撰書12本。主要研究領(lǐng)域:用戶研究、空間設(shè)計、用戶體驗設(shè)計、新產(chǎn)品戰(zhàn)略。
第1章 數(shù)據(jù)采集 1
1.1 觀察法 2
1.1.1 什么是觀察法 2
1.1.2 觀察法的4個維度 4
1.1.3 觀察法的步驟 10
1.1.4 觀察法的優(yōu)缺點 16
1.1.5 應(yīng)用案例――“上海地鐵使用者需求研究”項目 17
1.2 單人訪談法 21
1.2.1 什么是單人訪談法 21
1.2.2 招募 21
1.2.3 訪談結(jié)構(gòu) 27
1.2.4 訪談類型 29
1.2.5 訪談技巧 30
1.2.6 訪談環(huán)境 32
1.2.7 記錄訪談 32
1.2.8 案例 33
1.3 焦點小組 36
1.3.1 什么是焦點小組 36
1.3.2 焦點小組的特點 37
1.3.3 焦點小組的結(jié)構(gòu) 39
1.3.4 研究主題和目標(biāo)用戶 42
1.3.5 訪談大綱 44
1.3.6 訪談場所 45
1.3.7 訪談技巧 46
1.3.8 記錄訪談 47
1.3.9 數(shù)據(jù)整理 48
1.3.10 常見問題與對策 49
1.4 問卷法 51
1.4.1 什么是問卷法 51
1.4.2 問卷法分類 52
1.4.3 問卷設(shè)計――問卷的結(jié)構(gòu) 55
1.4.4 問卷設(shè)計――問題的設(shè)計 58
1.4.5 問卷設(shè)計――答案的設(shè)計 62
1.4.6 問卷法的實施 65
1.4.7 問卷的發(fā)放、回收、分析 66
1.4.8 問卷法的優(yōu)缺點 68
1.4.9 問卷法應(yīng)用案例 69
1.5 頭腦風(fēng)暴法 71
1.5.1 什么是頭腦風(fēng)暴法 71
1.5.2 頭腦風(fēng)暴法的分類 72
1.5.3 頭腦風(fēng)暴法的操作流程 75
1.5.4 頭腦風(fēng)暴法的原則 79
1.5.5 頭腦風(fēng)暴法的支持工具――思維導(dǎo)圖 80
1.5.6 頭腦風(fēng)暴法的優(yōu)點與局限 81
1.5.7 經(jīng)典案例 83
1.5.8 應(yīng)用案例 84
1.6 自我陳述法 85
1.6.1 什么是自我陳述法 85
1.6.2 自我陳述法與其他用戶研究方法 86
1.6.3 適用條件 87
1.6.4 自我陳述法的反饋收集 88
1.6.5 案例 89
1.6.6 自我陳述法的優(yōu)缺點 96
1.6.7 與其他用戶研究方法結(jié)合 96
1.7 實驗法――現(xiàn)場試驗 97
1.7.1 現(xiàn)場試驗法 97
1.7.2 現(xiàn)場試驗法的分類 100
1.7.3 現(xiàn)場試驗法的操作流程 106
1.7.4 現(xiàn)場試驗法的案例 107
第2章 調(diào)研分析 111
2.1 數(shù)量對比分析 112
2.1.1 表格 114
2.1.2 圖表 115
2.1.3 圖表分類 117
2.1.4 大小關(guān)系的數(shù)量對比分析 125
2.1.5 趨勢變化關(guān)系的數(shù)量對比分析 127
2.1.6 占比關(guān)系的數(shù)量對比分析 127
2.1.7 相關(guān)性關(guān)系的數(shù)量對比分析 128
2.2 知覺圖、魚骨圖 130
2.2.1 知覺圖 130
2.2.2 魚骨圖 136
2.3 卡片歸納分類法 142
2.3.1 什么是卡片法 142
2.3.2 不同類型的卡片分類法 143
2.3.3 開放式卡片分類法的操作 144
2.3.4 開放式卡片分類法結(jié)果分析 147
2.3.5 線性Delphi法 149
2.3.6 Q-sorting法 150
2.3.7 卡片法的發(fā)展與局限 153
2.3.8 應(yīng)用案例 153
2.4 情景分析法 157
2.4.1 什么是情景分析法 157
2.4.2 情景分析法的應(yīng)用 158
2.4.3 撰寫情景故事 159
2.4.4 B端產(chǎn)品在使用情景法上的注意事項 164
2.4.5 情景法的優(yōu)缺點 166
2.5 人物角色法 167
2.5.1 什么是人物角色法 167
2.5.2 人物角色法的類型和比較 170
2.5.3 人物角色法的步驟 171
2.5.4 人物角色法模型卡 173
2.5.5 人物角色法的優(yōu)缺點 177
2.5.6 應(yīng)用案例 178
2.6 故事板 182
2.6.1 什么是故事板 182
2.6.2 故事板在設(shè)計調(diào)研中的應(yīng)用 184
2.6.3 情景故事板及其四要素 186
2.6.4 故事板的表現(xiàn)手法 187
2.6.5 創(chuàng)建故事板 189
2.6.6 故事板在調(diào)研中的應(yīng)用案例――“能量公社”設(shè)計 191
2.6.7 故事板對設(shè)計的指導(dǎo)意義 198
2.6.8 故事板法的發(fā)展與局限 199
2.7 可用性測試 200
2.7.1 什么是可用性測試 200
2.7.2 測試功能點 203
2.7.3 大綱和腳本 204
2.7.4 實施測試 206
2.7.5 數(shù)據(jù)整理 207
2.7.6 常見的問題和對策 208
2.8 A/B測試 210
2.8.1 什么是A/B測試 210
2.8.2 A/B測試的歷史 211
2.8.3 如何開始進行A/B測試 212
2.8.4 測試什么內(nèi)容 214
2.8.5 A/B測試的優(yōu)點和局限 220
2.8.6 A/B測試的工具 222
2.8.7 A/B測試案例 223
2.9 用戶點擊行為分析 225
2.9.1 什么是用戶點擊行為分析 225
2.9.2 點擊數(shù)據(jù)的獲取方式和手段 226
2.9.3 實踐范例――騰訊“應(yīng)用中心”優(yōu)化設(shè)計 228
2.10 流量、轉(zhuǎn)化率和跳出率 236
2.10.1 流量 236
2.10.2 轉(zhuǎn)化率 239
2.10.3 跳出率 246
2.11 網(wǎng)站數(shù)據(jù)分析 251
2.11.1 為何要分析網(wǎng)站數(shù)據(jù) 251
2.11.2 網(wǎng)站數(shù)據(jù)分析的內(nèi)容 253
2.11.3 網(wǎng)站數(shù)據(jù)分析相關(guān)的重要數(shù)據(jù)指標(biāo) 256
2.11.4 網(wǎng)站數(shù)據(jù)分析的技術(shù)手段 258
2.11.5 電子商務(wù)數(shù)據(jù)分析方法及案例 261
第3章 從設(shè)計調(diào)研到設(shè)計洞察 268
3.1 設(shè)計調(diào)研的流程 269
3.1.1 確定調(diào)研目標(biāo)與方法 269
3.1.2 制定調(diào)研計劃 273
3.1.3 邀請調(diào)研用戶 277
3.1.4 執(zhí)行調(diào)研過程 280
3.1.5 輸出調(diào)研結(jié)果 281
3.2 設(shè)計調(diào)研和設(shè)計洞察 284
3.2.1 設(shè)計調(diào)研和設(shè)計洞察 284
3.2.2 設(shè)計調(diào)研與市場調(diào)研的比較 286
3.2.3 設(shè)計調(diào)研的目的和優(yōu)缺點 287
3.2.4 從設(shè)計調(diào)研的流程、方法中獲得設(shè)計洞察 288
3.2.5 從設(shè)計調(diào)研的內(nèi)容到設(shè)計洞察 293
3.2.6 小結(jié) 295
3.2.7 設(shè)計調(diào)研的應(yīng)用案例 295
3.3 基于大數(shù)據(jù)的調(diào)研與設(shè)計 297
3.3.1 大數(shù)據(jù)時代 297
3.3.2 大數(shù)據(jù)的采集和加工(數(shù)據(jù)挖掘) 297
3.3.3 大數(shù)據(jù)洞察全景 298
3.3.4 基于大數(shù)據(jù)的用戶建模 299
3.3.5 基于大數(shù)據(jù)的用戶需求挖掘 304
3.3.6 基于大數(shù)據(jù)的分析方法 308
3.3.7 人人都是研究者 312
3.3.8 從用戶需求挖掘到產(chǎn)品設(shè)計 318
3.4 網(wǎng)站設(shè)計調(diào)研案例――淘寶指數(shù) 324
3.4.1 背景 324
3.4.2 產(chǎn)品使命和定位 324
3.4.3 產(chǎn)品誕生過程 325
3.4.4 產(chǎn)品迭代過程 338
3.4.5 結(jié)束語――永遠在路上 350
3.4.6 部分原始資料 351
3.5 場地空間設(shè)計調(diào)研與設(shè)計案例 353
3.5.1 案例中應(yīng)用的方法和流程 353
3.5.2 上海文化商廈POE評價 354
3.5.3 6W總結(jié)分析 366
3.5.4 確定問題 368
3.5.5 人物角色(Persona) 369